Geri Dön

CRISP-DM yöntembilimi kullanılarak deniz kuvvetleri verisi üzerinde veri madenciliği sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması

Comparison of data mining classification algorithms on Turkish navy data by using CRISP-DM methodology

  1. Tez No: 197935
  2. Yazar: ERKAN KIYAK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NEVCİHAN DURU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Sınıflandırma, Naive Bayes, Karar Ağacı, YapaySinir Ağı, CRISP-DM
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 135

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

The objective of this thesis work is to improve the ?Clothing Ordering System? ofTurkish Navy. The phases of business understanding, data understanding, data preparation,modeling, evaluation and deployment have been prepared by using CRISP-DM Methodologywhich holds the process of data mining under a certain dicipline. In modeling phase, datamining classification algorithms such as Naive Bayes, Decision Tree and Artificial NeuralNetwork modeling techniques have been compared in order to find the best technique forTurkish Navy data. It is evaluated that this thesis work will be a guide for data mining studieson credit based systems, since no data mining implement in credit based systems has beenencountered in data mining literature. On the other hand, following the phases of CRISP-DMMethodology is important for demonstrating that a data mining study is not only composedof modeling.

Benzer Tezler

  1. A machine learning approach to predicting customer churn in the banking industry using CRISP-DM and KNIME analytics

    CRISP-DM ve KNIME analitiği kullanarak bankacılık sektöründe müşteri kaybını tahmin etmeye yönelik bir makine öğrenimi yaklaşımı

    MORO HUSSEINI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İşletmeİbn Haldun Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA KEMAL YILMAZ

  2. Predicting tennis match outcome: A machine learning approach using the SRP-CRİSP-DM framework

    Tenis maç sonucu tahminleme: SRP-CRİSP-DM çerçevesini kullanan bir makine öğrenmesi yaklaşımı

    TOYAN ÜNAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    SporOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVGİ ÖZKAN YILDIRIM

  3. Veri madenciliği ve bir uygulaması

    Data mining and its application

    ZEYNEP DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    İstatistikMuğla Üniversitesi

    DR. MEHMET KARAHASAN

  4. Veri madenciliği modelleri ve örnek bir uygulama

    Data mining models and a sample application

    ZAHİDE DENİZLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEVENT ŞENYAY

  5. Veri madenciliğinde sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması 'bankacılık müşteri veri tabanı üzerinde bir uygulama'

    Comparison of classification techniques in data mining 'an application in banking customer database'

    ÖZGÜR ÇAKIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    PROF. DR. İSMAİL HAKKI ARMUTLULU